基于蒙特卡罗仿真的2FSK调制误码性能分析matlab代码

好的，以下是一个基于蒙特卡罗仿真的2FSK调制误码性能分析的MATLAB代码，希望对您有所帮助：

% 信号参数设置
f1 = 1000;   % 第一个载波频率
f2 = 2000;   % 第二个载波频率
fs = 10000;  % 采样频率
T = 1/fs;    % 采样间隔
M = 2;       % 符号数

% 仿真参数设置
SNR_dB_min = 0;  % 最小信噪比（dB）
SNR_dB_max = 20; % 最大信噪比（dB）
SNR_points = 10; % 信噪比点数
sim_runs = 100;  % 每个信噪比点数的仿真次数

% 初始化误码计数器
bit_errors = zeros(SNR_points, sim_runs);
sym_errors = zeros(SNR_points, sim_runs);

% 随机生成二进制比特序列
N = 100000;      % 比特序列长度
bits = randi([0 1], N, 1);

% 开始仿真
for k = 1:SNR_points
    % 计算信噪比
    SNR_dB = SNR_dB_min + (k-1)*(SNR_dB_max-SNR_dB_min)/(SNR_points-1);
    SNR = 10^(SNR_dB/10);
    
    % 计算信号幅度
    A = sqrt(2*SNR*T);
    
    for run = 1:sim_runs
        % 随机生成符号序列
        symbols = randi([0 M-1], N/2, 1);
        
        % 将符号转换为调制信号
        tones = A*cos(2*pi*f1*T*(symbols==0) + 2*pi*f2*T*(symbols==1));
        
        % 将调制信号进行叠加并加入高斯噪声
        received_signal = awgn(sum(tones), SNR_dB, 'measured');
        
        % 对接收信号进行解调
        demod_signal = received_signal*cos(2*pi*f1*T) - received_signal*cos(2*pi*f2*T);
        demod_signal = demod_signal(1:2:end);
        demod_symbols = (demod_signal > 0);
        
        % 计算误码数
        bit_errors(k,run) = sum(xor(bits,demod_symbols));
        sym_errors(k,run) = sum(xor(symbols,demod_symbols(1:end-1)));
    end
end

% 计算误码率
bit_error_rate = mean(bit_errors/N);
sym_error_rate = mean(sym_errors/(N/2));

% 绘制误码率曲线
SNR_dB_vec = SNR_dB_min:(SNR_dB_max-SNR_dB_min)/(SNR_points-1):SNR_dB_max;
semilogy(SNR_dB_vec, bit_error_rate, 'o-');
hold on;
semilogy(SNR_dB_vec, sym_error_rate, 'o-');
grid on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('Error Rate');
legend('Bit Error Rate', 'Symbol Error Rate');

该代码实现了2FSK调制的蒙特卡罗仿真，并计算了误码率。在仿真过程中，随机生成二进制比特序列，将其转换为符号序列并调制为两个正交方波，然后加入高斯白噪声，最后进行解调并计算误码率。最后，将计算出的误码率以对数坐标的形式绘制出来，以便更好地观察误码率随信噪比的变化情况。